論文の概要: DoRA: Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09353v1
• Date: Wed, 14 Feb 2024 17:59:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-15 14:06:27.297263
• Title: DoRA: Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation
• Title（参考訳）: DoRA:重量分解低ランク適応
• Authors: Shih-Yang Liu, Chien-Yi Wang, Hongxu Yin, Pavlo Molchanov, Yu-Chiang Frank Wang, Kwang-Ting Cheng, Min-Hung Chen
• Abstract要約: 本稿では,FTとLoRAの相違点を明らかにするために,新しい重み分解解析法を提案する。 DoRAは、事前訓練された重量を、微調整のための大きさと方向の2つの構成要素に分解する。 DoRAは、細調整されたLLaMA、LLaVA、VL-BARTにおいて、様々な下流タスクにおいてLoRAより一貫して優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.57952775326054
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Among the widely used parameter-efficient finetuning (PEFT) methods, LoRA and its variants have gained considerable popularity because of avoiding additional inference costs. However, there still often exists an accuracy gap between these methods and full fine-tuning (FT). In this work, we first introduce a novel weight decomposition analysis to investigate the inherent differences between FT and LoRA. Aiming to resemble the learning capacity of FT from the findings, we propose Weight-Decomposed LowRank Adaptation (DoRA). DoRA decomposes the pre-trained weight into two components, magnitude and direction, for fine-tuning, specifically employing LoRA for directional updates to efficiently minimize the number of trainable parameters. By employing DoRA, we enhance both the learning capacity and training stability of LoRA while avoiding any additional inference overhead. DoRA consistently outperforms LoRA on fine-tuning LLaMA, LLaVA, and VL-BART on various downstream tasks, such as commonsense reasoning, visual instruction tuning, and image/video-text understanding.
• Abstract（参考訳）: 広く使われているパラメータ効率ファインタニング(PEFT)法の中で、LoRAとその変種は追加の推論コストを避けるためにかなりの人気を得ている。 しかし、これらの手法とフル微調整(FT)の間には精度のギャップがまだ残っている。 本稿では,FTとLoRAの相違点を明らかにするために,新しい重量分解解析法を提案する。 本研究は,FTの学習能力に類似して,重み分解型低ランク適応(DoRA)を提案する。 DoRAは、トレーニング済みの重量を2つのコンポーネント、マグニチュードと方向に分解して微調整し、特に、トレーニング可能なパラメータの数を効率的に最小化するために、方向更新にLoRAを使用している。 DoRAを用いることで、LoRAの学習能力とトレーニング安定性を向上するとともに、追加の推論オーバーヘッドを回避できる。 DoRAは、LLaMA、LLaVA、VL-BARTなどの様々な下流タスク、例えばコモンセンス推論、ビジュアルインストラクションチューニング、画像/ビデオテキスト理解において、LoRAよりも一貫して優れている。

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